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玻色子採樣用於量子AI圖像識別

為現實應用打開新窗口

2025年06月30日08:49 | 來源:科技日報222
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原標題:玻色子採樣用於量子AI圖像識別

玻色子採樣應用於量子AI圖像識別(示意圖)。圖片來源:日本沖繩科學技術大學院大學

玻色子採樣應用於量子AI圖像識別(示意圖)。圖片來源:日本沖繩科學技術大學院大學

十多年來,玻色子採樣(一種基於光粒子的量子計算協議)一直被視為証明量子計算優於經典計算的重要裡程碑。盡管已有實驗表明玻色子採樣難以用經典計算機模擬,但其實際用途一直尚未明確。日本沖繩科學技術大學院大學研究團隊近日在《光學量子》期刊上報告,他們首次將玻色子採樣用於圖像識別這一關鍵任務,為量子人工智能(AI)在現實世界中的應用打開了新窗口。

團隊僅使用三個光子和一個線性光學網絡,就構建出可用於圖像分類的量子AI系統。圖像識別廣泛應用於刑偵分析、醫學診斷等領域。團隊此次提出的低能耗、混合型量子方法展現出極強潛力,向量子AI的落地邁出關鍵一步。

玻色子(如光子)遵循玻色—愛因斯坦統計。要理解玻色子採樣的原理,可以想象一個“彈珠釘板”游戲:把一顆顆彈珠從上方放下,彈珠會在釘子間碰撞、反彈,最后落到下方的格子裡,落點多集中在中間位置,形成一個類似鐘形的分布圖。但如果把彈珠換成光子,情況就完全不同了。光子不像彈珠那樣只是“撞來撞去”,它們具有波動性,就像水波一樣,可相互疊加、干涉。這種干涉效應讓它們在穿過一個復雜光學網絡時,產生出極為復雜的落點分布,不再是簡單的對稱圖形,而是一個連超級計算機都難以准確預測的圖案。

為開發圖像識別系統,團隊設計了一種新型量子AI架構。在模擬實驗中,灰度圖像數據首先被壓縮處理,並編碼到單光子的量子態中。隨后,這些光子被注入一個復雜的光學網絡(量子水庫),在其中干涉形成豐富的高維模式。探測器記錄光子的輸出位置,反復採樣形成玻色子採樣的概率分布。最終,這些量子輸出與原始圖像數據結合,通過一個簡單的線性分類器進行識別。

實驗結果顯示,該系統在所有測試圖像數據集上均表現優異,准確率顯著高於傳統同規模的機器學習方法。(記者張佳欣)

(責編:郝孟佳、熊旭)

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